Konvoliucinis neuroninis tinklas yra dirbtinio neuroninio tinklo rūšis dažniausiai taikoma srityje t y vaizdų atpažinimu

Konvoliucinis neuroninis tinklas yra dirbtinio neuroninio tinklo rūšis, dažniausiai taikoma srityje, t. y., vaizdų atpažinimui, objektų radimui ir identifikavimui nuotraukose ir panašiai.

Pradedant nuo 2012-ųjų metų, kai konvoliucinis neuroninis tinklas ženkliai aplenkė daug metų dominavusius klasikinius kompiuterinės regos algoritmus atliekant vaizdų klasifikavimo užduotį, didelė dalis kompiuterinės regos užduočių praktikoje atliekama būtent šio tipo neuroniniais tinklais.

Pradinė konvoliucinių neuronų tinklų strukūra ir veikimas buvo įkvėpti smegenyse vykstančių vaizdo atpažinimo procesų, tačiau techninis šio metodo įgyvendinimas gamtoje ir kompiuteriuose skiriasi iš esmės.

Šaltiniai

Krizhevsky, Alex. (PDF). Suarchyvuotas originalas (PDF) 2013-05-12. Nuoroda tikrinta 8 July 2019.
Jiuxiang Gu et al. (2018). "Recent advances in convolutional neural networks". Pattern Recognition. Volume 77, May 2018, Pages 354-377.
Hubel, D. H.; Wiesel, T. N. (1968-03-01). „Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex“. The Journal of Physiology. 195 (1): 215–243. doi:10.1113/jphysiol.1968.sp008455. ISSN 0022-3751. PMC 1557912. PMID 4966457.
Fukushima, Kunihiko (1980). „Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position“ (PDF). Biological Cybernetics. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/BF00344251. PMID 7370364.

Šis straipsnis apie informatiką (kompiuterių mokslą) yra . Jūs galite prisidėti prie Vikipedijos papildydami šį straipsnį.

[1] Krizhevsky, Alex. (PDF). Suarchyvuotas originalas (PDF) 2013-05-12. Nuoroda tikrinta 8 July 2019.

[2] Jiuxiang Gu et al. (2018). "Recent advances in convolutional neural networks". Pattern Recognition. Volume 77, May 2018, Pages 354-377.

[hubelwiesel1968-3] Hubel, D. H.; Wiesel, T. N. (1968-03-01). „Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex“. The Journal of Physiology. 195 (1): 215–243. doi:10.1113/jphysiol.1968.sp008455. ISSN 0022-3751. PMC 1557912. PMID 4966457.

[intro-4] Fukushima, Kunihiko (1980). „Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position“ (PDF). Biological Cybernetics. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/BF00344251. PMID 7370364.